AlertCov – Dall’esperienza SARS-COV-2 a un sistema di allerta epidemiologica per l’identificazione precoce dei focolai epidemici ISTAT - ISS
Keywords
Statistical learning
Epidemiological Modeling
Health Analytics
MOX responsible:
F. Ieva
Team:
P. Secchi; L. Savarè
Start date:
December 2020
End date:
December 2023
Scientific documentation:
https://mox.polimi.it/research-areas/statistics/research/health-analytics/pharmacoepidemiology-healthcare-assessment/
Abstract:
Il progetto (svolto in collaborazione con ISTAT, ISS e CHRP - PI Prof. Giovanni Corrao) ha come focus quello di mettere a punto un sistema di allerta per rilevare tempestivamente focolai epidemici attraverso la scansione automatica dell’andamento di eventi indicativi di una situazione che si discosta dall’andamento previsto. Poiché (i) gli eventi con queste caratteristiche sono potenzialmente di diversa natura, (ii) i dati che ne permettono la rilevazione possono essere estratti da numerose fonti, (iii) l’ispezione dei dati deve riguardare sottoinsiemi di individui che differiscono per area geografica di residenza, età, genere, vulnerabilità clinica, sociale ed economica, i problemi che devono essere affrontati per la messa a sistema di un processo di questo tipo sono: i) l’identificazione degli eventi in grado di far emergere tempestivamente segnali di allerta, minimizzando nello stesso tempo i (segnali) falsi positivi, ii) il riconoscimento delle fonti in grado di monitorare con adeguata periodicità, completezza e attendibilità l’andamento degli eventi; iii)la capacità del sistema di rilevare tempestivamente sottoinsiemi rilevanti da una enorme massa di dati.